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   "source": [
    "k:判断邻居的数量，一般取5、7、9、11等奇数，越大越精确，但计算量也越大。\n",
    "距离度量：欧氏距离、曼哈顿距离、切比雪夫距离、余弦相似度等。\n",
    "算法流程：\n",
    "1. 收集数据：训练集中包含已知类别的样本数据，测试集中包含待分类的样本数据。\n",
    "2. 计算距离：计算训练集中每一个样本与测试集中每个样本的距离，距离的计算方法可以采用欧氏距离、曼哈顿距离、切比雪夫距离、余弦相似度等。\n",
    "3. 排序：按照距离的大小排序，选取距离最小的k个样本作为邻居。\n",
    "4. 分类：根据k个邻居的类别，决定测试样本的类别。\n",
    "5. 预测：将测试样本的类别作为预测结果。\n"
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   "name": "python"
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